致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
abstract | 第7页 |
变量注释表 | 第16-17页 |
1 绪论 | 第17-23页 |
1.1 研究背景及意义 | 第17-18页 |
1.2 国内外研究现状 | 第18-22页 |
1.3 研究内容及技术路线 | 第22-23页 |
2 支持向量机概述 | 第23-31页 |
2.1 支持向量机分类算法 | 第23-27页 |
2.2 支持向量机回归算法 | 第27-29页 |
2.3 核函数 | 第29-30页 |
2.4 本章小结 | 第30-31页 |
3 通风系统阻变型故障及诊断 | 第31-42页 |
3.1 矿井通风网络解算 | 第31-33页 |
3.2 阻变型故障及诊断 | 第33-36页 |
3.3 通风系统故障诊断SVM模型 | 第36-41页 |
3.4 本章小结 | 第41-42页 |
4 通风系统故障诊断SVM方法 | 第42-56页 |
4.1 故障样本生成 | 第42-43页 |
4.2 SVM分类器与故障位置诊断 | 第43-49页 |
4.3 SVM回归器与故障阻值预测 | 第49-55页 |
4.4 本章小结 | 第55-56页 |
5 复杂网络故障诊断实验 | 第56-66页 |
5.1 故障样本生成 | 第56-58页 |
5.2 输入特征向量维数对故障位置诊断准确率的影响 | 第58-60页 |
5.3 故障诊断实验 | 第60-65页 |
5.4 本章小结 | 第65-66页 |
6 结论与展望 | 第66-67页 |
6.1 结论 | 第66页 |
6.2 展望 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-70页 |
附录Ⅰ | 第70-83页 |
作者简历 | 第83-85页 |
学位论文数据集 | 第85页 |